《表2 平均时间代价：基于LSH的时间序列DTW相似性查询》

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《基于LSH的时间序列DTW相似性查询》

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我们的实验分别在4种不同的数据集上进行测试，表2描述了在进行范围查询时不同方法的运行速度，图4和图5分别展示了在阈值不变的情况下，不同方法在不同数据集上的召回率和准确率.通过分析可以得出LB＿DTW虽然查全率和准确率都较高，但是在查询速度较DTW并没有明显的改善，因此可以判断对于某些数据集，下界的紧致性并不是很好，没有起到很好的剪枝作用，甚至执行时间有时会超过暴力算法.而基于集合的算法即STS3虽然在很短的时间内就可以完成相似性序列的查询，但是通过实验结果得出，STS3的查全率和查准率没有达到理想的指标，在某些情况下，不能够近似于DTW度量完成相似性序列的查询.而我们的方法虽然召回率略低于Lb＿DTW算法，但是查询速度明显快于Lb＿DTW，证明TQLD算法的过滤能力要优于Lb＿DTW.因此我们的算法在保持较好的召回率的情况下，较现有算法有效地提高了DTW相似性查询速度.